提出了一种高效低负荷的异常检测方法。该方法使用基于独立分量分析(ICA)的特征选择算法对网络数据进行特征提取，并使用模糊粗糙集对数据进行聚类分析，减少了分类器的运算量，提高了入侵检测的准确率。实验结果表明，该方法的检测效果要优于同类的其他方法。